ST-21 - 講演プログラム（セッション別） - 化学工学会第53回秋季大会 (長野)

`化学工学会第53回秋季大会 (長野)`

Last modified: 2023-05-16 07:24:56

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講演プログラム（セッション別） : ST-21

講演要旨閲覧およびGOING VIRTUALのID/PWは9/12午後に招待者および決済が完了した参加登録者にお知らせしました。(9/12以降の決済完了者は決済完了通知に記載されています。)
講演要旨は講演番号をクリックすることで閲覧できます。
講演プログラム一覧表の黄色背景は双方向ライブ配信併用、白色背景はオンライン口頭、緑色背景はオンラインポスターセッションです。
メニューページ記載のご説明もご一読ください。

ST-21 [部会横断型シンポジウム]
データ駆動型研究開発の最先端＜ライブ配信併用＞

オーガナイザー：

嶋田五百里（信州大学）・金　尚弘（東京農工大学）・戸谷吉博（大阪大学）・金子正吾（住友化学(株)）・向田志保（三井化学(株)）

実験科学、理論科学、計算科学に続く第4の科学としてデータ科学が近年急速に発展してきています。データ科学によって先導されるデータ駆動型社会を早期に実現することが国際的な協力のカギとして認識されています。本シンポジウムでは、多様な観点からデータ駆動型社会に向けて先駆的な取り組みをしている講演者に講演いただき、これからの研究開発について議論します。また、一般講演も募集します。

DC 会場・第 3 日

講演時刻	講演番号	講演題目／発表者	キーワード	分類番号	受理番号
DC 会場(C3 1F 102) ・第 3 日(9月16日(金))
(9:00～10:20) (司会向田志保)
9:00～ 9:40	DC301	[招待講演] データ駆動型AIラボの取り組みとサイバー触媒科学の展開 (信州大) (正)古山通久	Data-driven Cyber Catalysis Computational Chemistry	ST-21	102
9:40～ 10:20	DC303	[招待講演] AI駆動科学を用いたバイオ医薬品の創薬プラットーフォーム (MOLCURE) 玉木聡志	Artificial Intelligence Drug Discovery Antibody	ST-21	316
(10:20～12:00) (座長戸谷吉博)
10:20～ 10:40	DC305	モノクローナル抗体製造における電荷異性体のデータ駆動型分析 (東大院工) ○(学)吉山有希・ (海)Badr Sara・ (学)岡村梢・ (次世代バイオ医薬品製造) 村上聖・ (東大院工) (正)杉山弘和	Charge variant Monoclonal antibody PLS	ST-21	641
10:40～ 11:00	DC306	Multi-step approach for data-driven equipment condition assessment in biopharmaceutical drug product manufacturing (U. Tokyo) ○(海)Zuercher Philipp Samuel・ (海)Badr Sara・ (ROCHE) Knueppel Stephanie・ (U. Tokyo) (正)Sugiyama Hirokazu	Predictive maintenance Unsupervised learning Industrial application	ST-21	590
11:00～ 11:20	DC307	Reinforcement learning to optimally control the bio and chemical processes (Kyoto U.) (海)Oh Tae Hoon	Reinforcement Learning Process control Optimal control	ST-21	60
11:20～ 11:40	DC308	フィルム製造プロセスにおけるソフトセンサー検討 (明治大院理工) ○(学)中山祐生・白木優也・ (日本ゼオン) (法)名取慧・ (法)小野裕己・ (法)須田和哉・ (明治大理工) (正)金子弘昌	Soft sensor Fault detection Film manufacturing process	ST-21	366
11:40～ 12:00	DC309	機械学習による高温高圧水-有機物系の相平衡推算 (信州大繊維) ○(学)田村好太朗・ (正)嶋田五百里・ (正)福長博・ (正)高橋伸英・ (正)長田光正	machine learning prediction of phase equilibrium high-temperature and high-pressure	ST-21	532
(13:00～14:20) (司会金子正吾)
13:00～ 13:40	DC313	[招待講演] 全自動・自律型合成システムを活用した機能性無機薄膜材料探索 (東工大物質理工) 清水亮太	autonomous synthesis inorganic materials functional thin films	ST-21	103
13:40～ 14:20	DC315	[招待講演] ポリマースマートラボとマテリアルDXによるデータ駆動高分子材料開発 (NIMS) 内藤昌信	smart lab material DX database	ST-21	129
(14:20～15:40) (座長嶋田五百里)
14:20～ 14:40	DC317	Junction Tree VAE機械学習によるガス分離を目的とした高分子膜構造の逆設計 (工学院大院工) ○(学)松本拓海・ (工学院大先進工) (正)宮川雅矢・ (正)高羽洋充	machine learning polymer membrane gas separation	ST-21	712
14:40～ 15:00	DC318	機械学習を用いた気体分離プロセスと分離膜材料の同時設計 (明治大院理工) ○(学)湯山春介・ (明治大理工) (正)金子弘昌	Membrane module Materials Informatics Process design	ST-21	187
15:00～ 15:20	DC319	[注目講演] PINNs (Physics Informed Neural Networks) によるシリコンバルク単結晶成長デジタルツインの構築 (阪大院基工) ○(学)竹原悠人・ (正)岡野泰則	Digital twin Machine learning Physics Informed Neural Networks	ST-21	396
15:20～ 15:40	DC320	Growth interface shape optimization and adaptive process control for InGaSb crystal growth under microgravity using machine learning (Osaka U.) ○(学)Ghritli Rachid・ (JAXA-SOKENDAI) Inatomi Yuko・ (Osaka U.) (正)Okano Yasunori	Machine Learning Reinforcement Learning Crystal Growth	ST-21	428
(15:40～17:00) (座長金尚弘)
15:40～ 16:00	DC321	マルチモーダルAIによる複雑・複合材料系のデータ駆動型技術の開発 (産総研) ○(正)室賀駿・三木康彰・ (ADMAT) 本田隆・ (産総研) 森田裕史・岡崎俊也・畠賢治	Multimodal AI Materials Informatics Composite Material	ST-21	669
16:00～ 16:20	DC322	接触分解反応の生成物収率予測における物理化学に基づく特徴量エンジニアリングの効果 (信州大院総理工) ○(学)安池峻・ (信州大繊維) (正)長田光正・ (正)嶋田五百里	catalytic cracking machine learning feature engineering	ST-21	101
16:20～ 16:40	DC323	材料データベースを結合する識別子の開発 (東大院工) ○(正)村岡恒輝・宗形翼・中山哲	materials informatics database	ST-21	580
16:40～ 17:00	DC324	化合物のベイズ最適化をする際の初期サンプル選択に関する議論 (明治大) ○(学)森下敏治・ (正)金子弘昌	Bayesian optimization Machine learning Clustering	ST-21	328

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講演プログラム（セッション別） : ST-21

ST-21 [部会横断型シンポジウム] データ駆動型研究開発の最先端 ＜ライブ配信併用＞

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